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类似于SQL中的GROUP BY操作，根据指定的条件对数据进行分组统计。可以进行嵌套分桶，即在一个分桶的基础上再进行细分。示例：按照手机的品牌进行分桶统计数量，再在小米手机的分桶基础上按照档次进行二次分桶。语法格式指标聚合（Metrics Aggregations）主要用于计算数值字段的统计信息，如平均值、最大值、最小值、求和、去重计数等。示例：计算某个班级、某个学科的最高分、最低分等。语法格式聚合查询的特点嵌套性：聚合查询支持嵌套，即一个聚合内部可以包含别的子聚合，实现复杂的数据挖掘和统计

Query DSL主要由两部分组成：查询和过滤。查询部分：用于指定搜索条件和匹配规则。例如，可以使用match查询进行全文检索，term查询进行精确匹配，range查询进行范围匹配等。过滤部分：用于对查询结果进行进一步的筛选和过滤。与查询查询不同，过滤查询不会影响得分计算，只是对结果进行简单的筛选操作。fuzzy查询是Elasticsearch中提供的一种模糊匹配查询类型，用在搜索时容忍一些拼写错误或近似匹配使用fuzzy查询，可以根据指定的编辑距离（即词之间不同字符的数量）来模糊匹配查询词。

在Elasticsearch中，Mapping定义了索引中每个字段的类型、属性以及设置。Mapping的作用是告诉Elasticsearch如何索引文档中的字段，包括如何分析字段值以及如何存储它们。分词即使将文本拆分成单独的单次或词项的过程分词是搜索引擎在建立索引和执行查询时的关键步骤，将文本拆分成单词，并构建倒排索引，可以实现更好的搜索和检索效果。分词规则是指如何将文本进行拆分的规则和算法。elasticsearch使用一些列的分词器（analyzer）和标记器(tokenizer)来处理文本内容。

上节我们部署了elasticsearch8.4.1和kibana8.4.1以及ik分词器，本节我们来学习下elasticsearch的相关索引，文档操作。首先我们kinana的主界面找到开发者工具在里面我们来编写相关操作。

在本实战教程中，我们不仅解决了Docker镜像下载问题，通过配置镜像加速器顺利拉取了Elasticsearch与Kibana的最新镜像，还深入了解了如何自定义网络、优化容器启动参数，以及如何安全有效地启动这两个核心组件。这里有一个小错误，应该是-p 9200:9200 -p 9300:9300，分别将容器的9200端口（HTTP接口）和9300端口（TCP通信端口）映射到宿主机的相同端口，允许外部访问Elasticsearch服务。在Docker中，网络名称是唯一的，用于标识和引用特定的网络。

经过细致的部署与实践，我们不仅成功搭建了基于XXL-Job的分布式短信发送系统雏形，还深入探索了其分片任务的强大功能，为应对双十一等大规模营销活动的短信推送挑战提供了强有力的技术支撑。可以看到，我们控制台也打印了相关日志，说明我们的demo执行成功了。名称就自己取一个就可以了，注册方式我们选择自动注册，也可以手动录入，看自己选择就可以了，选择保存，我们来到任务管理，选择添加任务。下面我们来开发我们的需求，在开发需求之前我们还需要了解下xxl-job中的分片任务，并以此来开发我们的需求。

简单易用：Timer类提供了简单直观的API，使得开发者能够快速上手，实现基本的定时任务需求。创建一个定时任务只需几行代码即可完成。灵活性：Timer允许你安排任务在指定的延迟后执行一次，或者以固定的间隔重复执行。这对于很多简单的定时任务场景来说已经足够灵活。集成方便：作为Java标准库的一部分，Timer无需引入额外的依赖，可以直接在任何Java项目中使用，便于维护和移植单线程执行：Timer使用一个后台线程来执行所有安排的任务，这意味着所有任务都是串行执行的。

祝所有的coder节日快乐今天简单介绍下什么是分布式事务问题分析根据自动选课（就是说在在网上买课学习，支付订单后然后讲你的课程添加到你的学习课程中去，这里面涉及到了两个服务，一个是订单服务，一个是学习服务，而且整个系统是分布式系统，里面包含多个服务）的需求，分析下用户支付完成后会将支付状态及订单状态保存到数据库中，由订单服务去维护订单数据库，而学生选课信息在学习中心数据库，由学习服务去维护学习中心数据库的信息，下图是系统结构图：如何实现两个分布式服务（订单服务，学习服务）共同完成一件事即订单支

微服务架构图我们使用Spring Cloud Netflix中的Eureka实现了服务注册中心以及服务注册与发现；而服务间通过Ribbon或Feign实现服务的消费以及均衡负载。为了使得服务集群更为健壮，使用Hystrix的融断机制来避免在微服务架构中个别服务出现异常时引起的故障蔓延。在该架构中，我们的服务集群包含：内部服务Service A和Service B，他们都会注册与订阅服务至Eureka Server，而Open Service是一个对外的服务，通过均衡负载公开至服务调用方。我们把焦点聚

FeignFeign是Netflix公司开发的一个声明书的REST调用客户端Ribbon负载均衡，Hystrix服务熔断是Spring Cloud中进行微服务开发非常基础的组件，在使用时我们也发现他们一般都是同时出现的，而配置也非常相似，每次都会有很多相同的代码，因此Spring Cloud基于Netflix Feign整合了Ribbon和Hystrix两个组件，让我们的开发工作更加简单，就像Spring Boot是对Spring+Spring MVC的简化一样，Spring Cloud Feign对

Hystrix是什么在服务架构中，我们将一个单体应用拆分成多个服务单元，各个服务单元之间通过注册中心彼此发现和消费对方提供的服务，每个服务单元都是单独部署，在各自的服务进程中运行，服务之间通过远程调用实现信息交互，name当某个服务的响应太慢活着故障，又或者因为网络波动或故障，则会造成调用者延迟或调用失败，当大量请求到达，则会造成请求的堆积，导致调用者的线程挂起，从而引发调用者无法响应，调用者发生故障。为了解决此问题，微服务架构引入了一种熔断器的服务保护机制。微服务架构中的熔断器，就是当被调用方没有

Ribbon简介Ribbon是Netflix发布的负载均衡器，它有助于控制Http和TCP客户端的行为。为Ribbon配置服务提供者地址列表后，Ribbon就可以基于某种负载均衡算法，自动地帮助服务消费者去请求。Ribbon默认为我们提供了很多的负载均衡算法，例如轮训，随机等等。当然也可以为Ribbon实现自定义的负载均衡算法。Spring Cloud中的Ribbon是什么通常所说的负载均衡是指将一个请求均匀地分配到不同的节点单元上执行，负载均和分为硬件负载均衡和软件负载均衡：硬件负载均衡比

Eureka简介Eureka就好比是一个控制中心，负责管理，记录服务提供者的信息。服务调用者无需自己寻找服务，而是把自己的需求告诉Eureka，然后Eureka会把符合你需求的服务告诉你。同时，服务提供方与Eureka之间通过“心跳”机制进行监控，当某个服务提供方出现问题，Eureka自然会把它从服务列表中剔除，这样就实现了服务的自动注册，发现，状态监控等。在微服务架构中，服务注册与发现是核心组件之一，手动指定每个服务是很低效的，Spring Cloud提供了多种服务注册与发现的实现方式，例如：Eur

Eureka架构中的三个核心角色服务注册中心Eureka的服务端应用，提供服务注册和发现功能，就是上篇文章里的springcloud-eurekaserver服务提供者提供服务的应用，可以是springboot应用，也可以是其它任意技术实现，只要对外提供的是Rest风格即可服务消费者消费应用从注册中心获取列表服务，从而得到每个服务的信息，直到去哪里调用服务方。Eureka注册中心高可用集群在微服务架构的这种分布式系统中，我们要充分考虑每个服务组件的高可用性问题，不能有单点故障，由于